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Enregistrement W2293027442 · doi:10.1093/conphys/cov072

Conservation physiology of animal migration

2016· article· en· W2293027442 sur OpenAlexafffund
Robert J. Lennox, Jacqueline M. Chapman, Christopher M. Souliere, Christian Tudorache, Martin Wikelski, Julian D. Metcalfe, Steven J. Cooke

Notice bibliographique

RevueConservation Physiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésBiologyEcologyClimate changeHabitatBird migration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Migration is a widespread phenomenon among many taxa. This complex behaviour enables animals to exploit many temporally productive and spatially discrete habitats to accrue various fitness benefits (e.g. growth, reproduction, predator avoidance). Human activities and global environmental change represent potential threats to migrating animals (from individuals to species), and research is underway to understand mechanisms that control migration and how migration responds to modern challenges. Focusing on behavioural and physiological aspects of migration can help to provide better understanding, management and conservation of migratory populations. Here, we highlight different physiological, behavioural and biomechanical aspects of animal migration that will help us to understand how migratory animals interact with current and future anthropogenic threats. We are in the early stages of a changing planet, and our understanding of how physiology is linked to the persistence of migratory animals is still developing; therefore, we regard the following questions as being central to the conservation physiology of animal migrations. Will climate change influence the energetic costs of migration? Will shifting temperatures change the annual clocks of migrating animals? Will anthropogenic influences have an effect on orientation during migration? Will increased anthropogenic alteration of migration stopover sites/migration corridors affect the stress physiology of migrating animals? Can physiological knowledge be used to identify strategies for facilitating the movement of animals? Our synthesis reveals that given the inherent challenges of migration, additional stressors derived from altered environments (e.g. climate change, physical habitat alteration, light pollution) or interaction with human infrastructure (e.g. wind or hydrokinetic turbines, dams) or activities (e.g. fisheries) could lead to long-term changes to migratory phenotypes. However, uncertainty remains because of the complexity of biological systems, the inherently dynamic nature of the environment and the scale at which many migrations occur and associated threats operate, necessitating improved integration of physiological approaches to the conservation of migratory animals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations112
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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